import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px
import re 
from plotly.subplots import make_subplots

#ссылка на данные для скачивания - https://cloud.mail.ru/public/DtQa/FDevv5AnK
dataSetHh = pd.read_csv('dst-3.0_16_1_hh_database.csv', sep=';')

#ваш код здесь
display(dataSetHh.head())
display(dataSetHh.tail())

#ваш код здесь
dataSetHh.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 44744 entries, 0 to 44743
Data columns (total 12 columns):
 #   Column                           Non-Null Count  Dtype 
---  ------                           --------------  ----- 
 0   Пол, возраст                     44744 non-null  object
 1   ЗП                               44744 non-null  object
 2   Ищет работу на должность:        44744 non-null  object
 3   Город, переезд, командировки     44744 non-null  object
 4   Занятость                        44744 non-null  object
 5   График                           44744 non-null  object
 6   Опыт работы                      44576 non-null  object
 7   Последнее/нынешнее место работы  44743 non-null  object
 8   Последняя/нынешняя должность     44742 non-null  object
 9   Образование и ВУЗ                44744 non-null  object
 10  Обновление резюме                44744 non-null  object
 11  Авто                             44744 non-null  object
dtypes: object(12)
memory usage: 4.1+ MB

#ваш код здесь
dataSetHh.describe()

#ваш код здесь
def getTypeEducation(str):
    splitted = str.split(" ")
    stringForSearch = (splitted[0] + ' ' + splitted[1]).lower()
    return stringForSearch.replace('образование','').strip()
    
dataSetHh['Образование'] = dataSetHh['Образование и ВУЗ'].apply(lambda x: getTypeEducation(x))
dataSetHh.drop('Образование и ВУЗ', axis=1, inplace=True)
dataSetHh.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 44744 entries, 0 to 44743
Data columns (total 12 columns):
 #   Column                           Non-Null Count  Dtype 
---  ------                           --------------  ----- 
 0   Пол, возраст                     44744 non-null  object
 1   ЗП                               44744 non-null  object
 2   Ищет работу на должность:        44744 non-null  object
 3   Город, переезд, командировки     44744 non-null  object
 4   Занятость                        44744 non-null  object
 5   График                           44744 non-null  object
 6   Опыт работы                      44576 non-null  object
 7   Последнее/нынешнее место работы  44743 non-null  object
 8   Последняя/нынешняя должность     44742 non-null  object
 9   Обновление резюме                44744 non-null  object
 10  Авто                             44744 non-null  object
 11  Образование                      44744 non-null  object
dtypes: object(12)
memory usage: 4.1+ MB

#ваш код здесь
def splitGenderAge(str, key = 0):
    splitedString = str.split(" , ")
    if key == 0:
        return splitedString[key].strip()[0].upper()
    return int(splitedString[key].strip().split(" ")[0])
    
dataSetHh['Пол'] = dataSetHh['Пол, возраст'].apply(lambda x: splitGenderAge(x))
dataSetHh['Возраст'] = dataSetHh['Пол, возраст'].apply(lambda x: splitGenderAge(x,1))
dataSetHh.drop('Пол, возраст', axis=1, inplace=True)

meanAge = dataSetHh['Возраст'].mean()
percentWoman = dataSetHh[dataSetHh['Пол'] == 'Ж']['Пол'].count()/dataSetHh['Пол'].count() * 100
print('Средний возраст соискателей {}'.format(meanAge))
print('Среди всех соискателей {}% - женщины'.format(str(percentWoman)))

Средний возраст соискателей 32.19674146254246
Среди всех соискателей 19.070713391739673% - женщины

#ваш код здесь
def getWorkedMonth(string):
    if str(string) in ['nan', 'Не указано']:
        return np.nan

    res = list(re.findall(r'Опыт работы (\d+) (\w+) (\d+ (\w+)|)',string)[0])
    count = int(res[0])
    if 'мес' not in res[1]:
        count *= 12
    if(str(res[2]) == 'nan'): 
        return count
    if res[2] != '':
        #return int(res[2].split(' ')[0])
        count += int(res[2].split(' ')[0])

    return count


dataSetHh['Опыт работы (месяц)'] = dataSetHh['Опыт работы'].apply(lambda x: getWorkedMonth(x))
dataSetHh.drop('Опыт работы', axis=1, inplace=True)
dataSetHh['Опыт работы (месяц)'].median()

100.0

#ваш код здесь
million_cities = ['Новосибирск', 'Екатеринбург','Нижний Новгород','Казань', 'Челябинск','Омск', 'Самара', 'Ростов-на-Дону', 'Уфа', 'Красноярск', 'Пермь', 'Воронеж','Волгоград']

def getCity(string):
    res = string.split(',')[0].strip()
    if res in ["Москва", "Санкт-Петербург"]:
        return res
    if res in million_cities:
        return 'город-миллионник'
    return 'другие'
def getRelocation(string):
    res = re.findall(r', (готов к перее|готова к перее|хочу перее)',string)
    return len(res) > 0
def getTrips(string):
    res = re.findall(r', (готов|готова) к (?:\w+ |)коман',string)
    return len(res) > 0

dataSetHh['Город'] = dataSetHh['Город, переезд, командировки'].apply(getCity)
dataSetHh['Готовность к переезду'] = dataSetHh['Город, переезд, командировки'].apply(getRelocation)
dataSetHh['Готовность к командировкам'] = dataSetHh['Город, переезд, командировки'].apply(getTrips)

dataSetHh[dataSetHh['Город'] == 'Санкт-Петербург']['Город'].count()/dataSetHh['Город'].count() * 100
dataSetHh[(dataSetHh['Готовность к переезду']) & (dataSetHh['Готовность к командировкам'])]['ЗП'].count()/dataSetHh['Город'].count() * 100

dataSetHh.drop('Город, переезд, командировки', axis=1, inplace=True)

#ваш код здесь
dataSetHh['полная занятость'] = dataSetHh['Занятость'].apply(lambda x: 'полная' in x)
dataSetHh['полный день'] = dataSetHh['График'].apply(lambda x: 'полный' in x)
dataSetHh['частичная занятость'] = dataSetHh['Занятость'].apply(lambda x: 'частичная' in x)
dataSetHh['сменный график'] = dataSetHh['График'].apply(lambda x: 'сменный' in x)
dataSetHh['проектная работа'] = dataSetHh['Занятость'].apply(lambda x: 'проектн' in x)
dataSetHh['гибкий график'] = dataSetHh['График'].apply(lambda x: 'гибкий' in x)
dataSetHh['волонтерство'] = dataSetHh['Занятость'].apply(lambda x: 'волонтер' in x)
dataSetHh['удаленная работа'] = dataSetHh['График'].apply(lambda x: 'удален' in x)
dataSetHh['стажировка'] = dataSetHh['Занятость'].apply(lambda x: 'стажиров' in x)
dataSetHh['вахтовый метод'] = dataSetHh['График'].apply(lambda x: 'вахтовый' in x)

print(dataSetHh[dataSetHh['проектная работа'] & dataSetHh['волонтерство']]['ЗП'].count())
print(dataSetHh[dataSetHh['вахтовый метод'] & dataSetHh['гибкий график']]['ЗП'].count())
dataSetHh.drop(['Занятость','График'], axis=1, inplace=True)

436
2311

#ваш код здесь
dataValuteRate = pd.read_csv('ExchangeRates.csv') #ссылка на скачивание - https://cloud.mail.ru/public/cJcY/GH8PhVNy4
dataValuteRate.drop('per', axis=1, inplace=True)
dataValuteRate.drop('time', axis=1, inplace=True)
dataValuteRate.drop('vol', axis=1, inplace=True)
dataValuteRate['date'] = pd.to_datetime(dataValuteRate['date'], dayfirst=True).dt.date

dataSetHh['Обновление резюме'] = pd.to_datetime(dataSetHh['Обновление резюме'], dayfirst=True).dt.date

dataSetHh[['ЗП сумма', 'ЗП валюта']] = dataSetHh['ЗП'].str.split(' ', expand=True)


def changeStrValute(string):
    currencyDict = {'руб':'RUB', 'белруб':'BYN', 'KZT':'KZT', 'EUR':'EUR', 'USD':'USD', 'грн':'UAH', 'сум':'UZS', 'KGS':'KGS', 'AZN':'AZN'}
    curr = string.replace('.', '')
    if curr in currencyDict:
        return currencyDict.get(curr)
    return np.nan
#display(dataSetHh['ЗП валюта'].unique())
dataSetHh['ЗП валюта'] = dataSetHh['ЗП валюта'].apply(changeStrValute)

mergedDataSetHh = dataSetHh.merge(right=dataValuteRate, how='left', left_on=['ЗП валюта','Обновление резюме'], right_on=['currency', 'date'])
mergedDataSetHh.fillna(value={'proportion': 1, 'close': 1}, inplace=True)
mergedDataSetHh['ЗП (руб)'] = mergedDataSetHh['ЗП сумма'].astype(float) * mergedDataSetHh['close'] / mergedDataSetHh['proportion']
mergedDataSetHh.drop(['ЗП', 'ЗП сумма', 'ЗП валюта', 'close', 'proportion','date','currency'], axis=1, inplace=True)

print(round(mergedDataSetHh['ЗП (руб)'].median()/1000))
mergedDataSetHh.info()

/var/folders/zr/fdqqpt_d6g3__hn98sky8b400000gn/T/ipykernel_31487/2881895306.py:6: UserWarning: Could not infer format, so each element will be parsed individually, falling back to `dateutil`. To ensure parsing is consistent and as-expected, please specify a format.
  dataValuteRate['date'] = pd.to_datetime(dataValuteRate['date'], dayfirst=True).dt.date

59
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 44744 entries, 0 to 44743
Data columns (total 23 columns):
 #   Column                           Non-Null Count  Dtype  
---  ------                           --------------  -----  
 0   Ищет работу на должность:        44744 non-null  object 
 1   Последнее/нынешнее место работы  44743 non-null  object 
 2   Последняя/нынешняя должность     44742 non-null  object 
 3   Обновление резюме                44744 non-null  object 
 4   Авто                             44744 non-null  object 
 5   Образование                      44744 non-null  object 
 6   Пол                              44744 non-null  object 
 7   Возраст                          44744 non-null  int64  
 8   Опыт работы (месяц)              44574 non-null  float64
 9   Город                            44744 non-null  object 
 10  Готовность к переезду            44744 non-null  bool   
 11  Готовность к командировкам       44744 non-null  bool   
 12  полная занятость                 44744 non-null  bool   
 13  полный день                      44744 non-null  bool   
 14  частичная занятость              44744 non-null  bool   
 15  сменный график                   44744 non-null  bool   
 16  проектная работа                 44744 non-null  bool   
 17  гибкий график                    44744 non-null  bool   
 18  волонтерство                     44744 non-null  bool   
 19  удаленная работа                 44744 non-null  bool   
 20  стажировка                       44744 non-null  bool   
 21  вахтовый метод                   44744 non-null  bool   
 22  ЗП (руб)                         44744 non-null  float64
dtypes: bool(12), float64(2), int64(1), object(8)
memory usage: 4.3+ MB

# ваш код здесь
def printHistogram(data,x,yName):
    hist = px.histogram(
        data_frame=data,
        x=x,
        histfunc='count'
    ).update_layout(yaxis_title=yName)
    hist.show()
def printBox(data, x):
    box = px.box(
        data_frame=data,
        x=x,
    )
    box.show()
printHistogram(mergedDataSetHh,'Возраст','Количество')
printBox(mergedDataSetHh,"Возраст")

# ваш код здесь
printHistogram(mergedDataSetHh,'Опыт работы (месяц)','Количество')
printBox(mergedDataSetHh,"Опыт работы (месяц)")

printHistogram(mergedDataSetHh,'ЗП (руб)','Количество')
printBox(mergedDataSetHh,"ЗП (руб)")

# ваш код здесь
filteredData = mergedDataSetHh[mergedDataSetHh['ЗП (руб)'] < 1000000]
medianData  = filteredData.groupby('Образование')[['ЗП (руб)']].median().reset_index()

fig = px.bar(
    data_frame=medianData,
    x="Образование",
    y="ЗП (руб)",
    text = 'ЗП (руб)',
    title='Зависимость медианной желаемой заработной платы от уровня образования' #заголовок
)

fig.show()

# ваш код здесь
fig = px.box(
    data_frame=filteredData,
    x='ЗП (руб)',
    y='Город',
    title='Распределение желаемой заработной платы в зависимости от города'
)
fig.show()

# ваш код здесь
medianZPRelocate = filteredData.groupby(['Готовность к переезду', 'Готовность к командировкам'])['ЗП (руб)'].median().reset_index()
fig = px.bar(medianZPRelocate,
             x='Готовность к переезду',
             y='ЗП (руб)',
             facet_col='Готовность к командировкам',
             width=800)
fig.show()

# ваш код здесь
ageEductationData = filteredData.groupby(['Возраст', 'Образование'])['ЗП (руб)'].median().reset_index()
fig = px.density_heatmap(
    data_frame=ageEductationData,
    x='Возраст',
    y='Образование',
    z='ЗП (руб)',
    histfunc='avg'
)
fig.show()

# ваш код здесь
filteredData = filteredData.reset_index(drop=True)
filteredData['Опыт работы (год)'] = (filteredData['Опыт работы (месяц)'] / 12)
fig = px.scatter(
    data_frame=filteredData,
    x='Возраст',
    y='Опыт работы (год)',
    title='Зависимость опыта работы от возраста'
    
)
# Добавляем прямую линию
fig.add_shape(type="line",
              x0=0, y0=0,
              x1=100, y1=100,)
fig.show()

# ваш код здесь

# ваш код здесь
clearedData = mergedDataSetHh.copy()
count = clearedData[clearedData.duplicated()].shape[0]
clearedData.drop_duplicates(inplace=True)
print(count)

161

# ваш код здесь
searchNulls = clearedData.isna().sum()
searchNulls[searchNulls>0]

Последнее/нынешнее место работы      1
Последняя/нынешняя должность         2
Опыт работы (месяц)                168
dtype: int64

# ваш код здесь
clearedData.dropna(subset=['Последнее/нынешнее место работы', 'Последняя/нынешняя должность'], inplace=True)
clearedData.fillna(value={'Опыт работы (месяц)': clearedData['Опыт работы (месяц)'].median()},inplace=True)
clearedData['Опыт работы (месяц)'].mean()

114.35777573405711

# ваш код здесь
clearedData = clearedData[(clearedData['ЗП (руб)'] <= 10**6) & (clearedData['ЗП (руб)'] >= 10**3)]

clearedData = clearedData[(clearedData['Опыт работы (месяц)'] / 12 <= clearedData['Возраст'])]

# ваш код здесь
log_age = np.log(clearedData['Возраст'] +1)
histplot = sns.histplot(log_age , bins=30)
histplot.axvline(log_age.mean(), color='k', lw=2)
histplot.axvline(log_age.mean() + 3 * log_age.std(), color='k', lw=2)
histplot.axvline(log_age.mean() - 3 * log_age.std(), color='k', lw=2)

<matplotlib.lines.Line2D at 0x14a07d0a0>

def outZClear(data, left=3, right=3):
    x = np.log(data['Возраст']+1)
    mean = x.mean()
    sigma = x.std()
    lowerBound = mean - left * sigma
    upperBound = mean + right * sigma
    out = data[(x < lowerBound) | (x > upperBound)]
    cleaned = data[(x >= lowerBound) & (x <= upperBound)]
    return [out, cleaned]
results = outZClear(clearedData, right=4)
display(results[0])
display(results[1])

	Пол, возраст	ЗП	Ищет работу на должность:	Город, переезд, командировки	Занятость	График	Опыт работы	Последнее/нынешнее место работы	Последняя/нынешняя должность	Образование и ВУЗ	Обновление резюме	Авто
0	Мужчина , 39 лет , родился 27 ноября 1979	29000 руб.	Системный администратор	Советск (Калининградская область) , не готов к...	частичная занятость, проектная работа, полная ...	гибкий график, полный день, сменный график, ва...	Опыт работы 16 лет 10 месяцев Август 2010 — п...	МАОУ "СОШ № 1 г.Немана"	Системный администратор	Неоконченное высшее образование 2000 Балтийск...	16.04.2019 15:59	Имеется собственный автомобиль
1	Мужчина , 60 лет , родился 20 марта 1959	40000 руб.	Технический писатель	Королев , не готов к переезду , готов к редким...	частичная занятость, проектная работа, полная ...	гибкий график, полный день, сменный график, уд...	Опыт работы 19 лет 5 месяцев Январь 2000 — по...	Временный трудовой коллектив	Менеджер проекта, Аналитик, Технический писатель	Высшее образование 1981 Военно-космическая ак...	12.04.2019 08:42	Не указано
2	Женщина , 36 лет , родилась 12 августа 1982	20000 руб.	Оператор	Тверь , не готова к переезду , не готова к ком...	полная занятость	полный день	Опыт работы 10 лет 3 месяца Октябрь 2004 — Де...	ПАО Сбербанк	Кассир-операционист	Среднее специальное образование 2002 Профессио...	16.04.2019 08:35	Не указано
3	Мужчина , 38 лет , родился 25 июня 1980	100000 руб.	Веб-разработчик (HTML / CSS / JS / PHP / базы ...	Саратов , не готов к переезду , готов к редким...	частичная занятость, проектная работа, полная ...	гибкий график, удаленная работа	Опыт работы 18 лет 9 месяцев Август 2017 — Ап...	OpenSoft	Инженер-программист	Высшее образование 2002 Саратовский государст...	08.04.2019 14:23	Не указано
4	Женщина , 26 лет , родилась 3 марта 1993	140000 руб.	Региональный менеджер по продажам	Москва , не готова к переезду , готова к коман...	полная занятость	полный день	Опыт работы 5 лет 7 месяцев Региональный мене...	Мармелад	Менеджер по продажам	Высшее образование 2015 Кгу Психологии и педаг...	22.04.2019 10:32	Не указано

	Пол, возраст	ЗП	Ищет работу на должность:	Город, переезд, командировки	Занятость	График	Опыт работы	Последнее/нынешнее место работы	Последняя/нынешняя должность	Образование и ВУЗ	Обновление резюме	Авто
44739	Мужчина , 30 лет , родился 17 января 1989	50000 руб.	Финансист, аналитик, экономист, бухгалтер, мен...	Тверь , готов к переезду (Москва, Химки) , гот...	полная занятость	полный день, удаленная работа	Опыт работы 7 лет 7 месяцев Финансист, аналит...	ООО "IAS" (независимый участник объединения Ru...	Руководитель субгруппы	Высшее образование 2015 Московский гуманитарн...	22.04.2019 12:32	Не указано
44740	Мужчина , 27 лет , родился 5 марта 1992	39000 руб.	Системный администратор, IT-специалист	Липецк , готов к переезду , готов к командировкам	проектная работа, частичная занятость, полная ...	удаленная работа, гибкий график, полный день, ...	Опыт работы 7 лет Системный администратор, IT...	ИП Пестрецов	Предприниматель	Высшее образование (Бакалавр) 2016 Воронежски...	22.04.2019 13:11	Не указано
44741	Женщина , 48 лет , родилась 26 декабря 1970	40000 руб.	Аналитик данных, Математик	Челябинск , готова к переезду , готова к редки...	полная занятость	полный день, удаленная работа	Опыт работы 21 год 5 месяцев Январь 1998 — по...	ОАО «ЧМК», Исследовательско-Технологический Це...	Начальник группы аналитики	Высшее образование 2000 Южно-Уральский госуда...	09.04.2019 05:07	Не указано
44742	Мужчина , 24 года , родился 6 октября 1994	20000 руб.	Контент-менеджер	Тамбов , не готов к переезду , не готов к кома...	частичная занятость, полная занятость	удаленная работа	Опыт работы 3 года 10 месяцев Контент-менедже...	IQ-Maxima	Менеджер проектов	Высшее образование 2015 Тамбовский государств...	26.04.2019 14:25	Имеется собственный автомобиль
44743	Мужчина , 38 лет , родился 25 апреля 1980	120000 руб.	Руководитель проекта	Москва , не готов к переезду , не готов к кома...	полная занятость	полный день	Опыт работы 15 лет 10 месяцев Руководитель пр...	ПАО ГК ТНС энерго	Руководитель отдела технической поддержки	Высшее образование 1997 Южно-Российский госуд...	05.07.2018 20:15	Не указано

	Ищет работу на должность:	Последнее/нынешнее место работы	Последняя/нынешняя должность	Обновление резюме	Авто	Образование	Пол	Возраст	Опыт работы (месяц)	Город	...	полный день	частичная занятость	сменный график	проектная работа	гибкий график	волонтерство	удаленная работа	стажировка	вахтовый метод	ЗП (руб)
0	Системный администратор	МАОУ "СОШ № 1 г.Немана"	Системный администратор	2019-04-16	Имеется собственный автомобиль	неоконченное высшее	М	39	202.0	другие	...	True	True	True	True	True	False	True	False	True	29000.0
1	Технический писатель	Временный трудовой коллектив	Менеджер проекта, Аналитик, Технический писатель	2019-04-12	Не указано	высшее	М	60	233.0	другие	...	True	True	True	True	True	False	True	False	False	40000.0
2	Оператор	ПАО Сбербанк	Кассир-операционист	2019-04-16	Не указано	среднее специальное	Ж	36	123.0	другие	...	True	False	False	False	False	False	False	False	False	20000.0
3	Веб-разработчик (HTML / CSS / JS / PHP / базы ...	OpenSoft	Инженер-программист	2019-04-08	Не указано	высшее	М	38	225.0	другие	...	False	True	False	True	True	False	True	False	False	100000.0
4	Региональный менеджер по продажам	Мармелад	Менеджер по продажам	2019-04-22	Не указано	высшее	Ж	26	67.0	Москва	...	True	False	False	False	False	False	False	False	False	140000.0
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
44739	Финансист, аналитик, экономист, бухгалтер, мен...	ООО "IAS" (независимый участник объединения Ru...	Руководитель субгруппы	2019-04-22	Не указано	высшее	М	30	91.0	другие	...	True	False	False	False	False	False	True	False	False	50000.0
44740	Системный администратор, IT-специалист	ИП Пестрецов	Предприниматель	2019-04-22	Не указано	высшее	М	27	84.0	другие	...	True	True	True	True	True	False	True	False	False	39000.0
44741	Аналитик данных, Математик	ОАО «ЧМК», Исследовательско-Технологический Це...	Начальник группы аналитики	2019-04-09	Не указано	высшее	Ж	48	257.0	город-миллионник	...	True	False	False	False	False	False	True	False	False	40000.0
44742	Контент-менеджер	IQ-Maxima	Менеджер проектов	2019-04-26	Имеется собственный автомобиль	высшее	М	24	46.0	другие	...	False	True	False	False	False	False	True	False	False	20000.0
44743	Руководитель проекта	ПАО ГК ТНС энерго	Руководитель отдела технической поддержки	2018-07-05	Не указано	высшее	М	38	190.0	Москва	...	True	False	False	False	False	False	False	False	False	120000.0

Проект: Анализ резюме из HeadHunter

Исследование структуры данных¶

Преобразование данных¶

Исследование зависимостей в данных¶

Очистка данных¶

	Пол, возраст	ЗП	Ищет работу на должность:	Город, переезд, командировки	Занятость	График	Опыт работы	Последнее/нынешнее место работы	Последняя/нынешняя должность	Образование и ВУЗ	Обновление резюме	Авто
count	44744	44744	44744	44744	44744	44744	44576	44743	44742	44744	44744	44744
unique	16003	690	14929	10063	38	47	44413	30214	16927	40148	18838	2
top	Мужчина , 32 года , родился 17 сентября 1986	50000 руб.	Системный администратор	Москва , не готов к переезду , не готов к кома...	полная занятость	полный день	Опыт работы 10 лет 8 месяцев Апрель 2018 — по...	Индивидуальное предпринимательство / частная п...	Системный администратор	Высшее образование 1987 Военный инженерный Кра...	07.05.2019 09:50	Не указано
freq	18	4064	3099	1261	30026	22727	3	935	2062	4	25	32268

	Ищет работу на должность:	Последнее/нынешнее место работы	Последняя/нынешняя должность	Обновление резюме	Авто	Образование	Пол	Возраст	Опыт работы (месяц)	Город	...	полный день	частичная занятость	сменный график	проектная работа	гибкий график	волонтерство	удаленная работа	стажировка	вахтовый метод	ЗП (руб)
31137	Менеджер по работе с клиентами	ООО "ФёрстКэшКомпани"	Менеджер по работе с клиентами	2019-04-06	Не указано	среднее	М	15	2.0	Санкт-Петербург	...	False	True	True	False	True	False	True	False	False	10000.0
32950	Тестировщик игр	OOO ЖМЫХ	Тестировщик ПО	2019-04-09	Не указано	среднее специальное	М	15	3.0	другие	...	True	False	False	False	False	False	False	False	False	2000.0
33654	Frontend-разработчик	Freelance	Frontend-разработчик	2019-04-19	Не указано	среднее специальное	М	100	30.0	Санкт-Петербург	...	True	True	False	True	True	False	True	True	False	60000.0